機器人可以透過示範學習、從經驗中提升效能、使用視覺與語言模型理解任務，並在結構化程度較低的環境中運作。這是一項極具吸引力的能力。
對機器人開發人員、實體 AI 研究人員以及以 AI 為核心的機器人團隊而言，這些能力讓過去因變化太多、成本過高或過於複雜而難以自動化的應用成為可能。
當實體 AI 系統從模擬走向現實應用時，要求也會隨之改變。模型與模擬仍然不可或缺，但機器人最終是透過機械手臂、夾持器、感測器及直接接觸物體的工具，與物理世界進行互動。
要從研究走向部署，實體 AI 需要一個可靠的物理互動層。
十多年來，OnRobot 一直致力於建構這一層。
早在「實體 AI」成為機器人領域的常用術語之前，OnRobot 就已經在解決許多如今定義實體 AI 研究的實際挑戰，包括適應性、感測、回饋，以及應對現實世界變化的能力。我們具備回饋功能的電動彈性末端工具，專為在動態的現實環境中可靠運作而設計。目前，全球各類應用中已安裝超過 22,000 件 OnRobot 產品。
在受控環境中完成任務是一回事，在現實世界的變化條件下部署則是另一項挑戰。
如果系統無法在不同運作條件下可靠處理物體尺寸、形狀與表面的變化，那麼模型智慧的實際價值將十分有限。
可程式化的抓取參數與物理回饋可協助系統重複動作、偵測變化，並確認互動是否產生預期結果。
OnRobot 的電動工具與感測器，為實體 AI 團隊提供用於現實世界互動的可靠硬體。
隨著基礎模型、機器人學習、視覺-語言-動作系統與模擬能力持續提升，執行層也變得更加重要。
與現實世界中的操作相比，機器人運動技術相對成熟。這是因為操作會受到無法消除或完美建模的物理變數影響。
這正是末端執行器如此重要的原因。
模擬讓團隊能夠快速訓練、測試與反覆改進。視覺系統可協助機器人辨識物體、理解場景並規劃動作。
可靠的操作也需要物理回饋。對於以學習為基礎的系統，更完整的互動資料可以改善訓練、驗證與故障分析。
包括摩擦、柔順性、滑移、變形、慣性及表面變化在內的接觸動力學，很難在模擬中重現。在模擬中成功的抓取，如果物體移動、表面反應不同，或零件在接觸時產生阻力，在現實世界中仍可能失敗。
相機可以定位物體，但不一定能判斷物體是否被牢固夾持。它也可能無法發現輕微滑移、非對稱接觸、插入過程中的阻力或過大的力量。
這些限制使多模態回饋成為實體 AI 的重要組成部分。
不同形式的回饋涵蓋互動過程中的不同階段。接近偵測提供接觸前的資料。力/扭矩偵測可提供接觸過程中的資訊。抓取偵測可確認機器人是否夾住物體。夾持器開口寬度資料可提供物體與抓取狀態的資訊，而成功與失敗訊號則支援學習迴路。
實體 AI 通常與通用型機器人相關聯，但沒有任何一種末端執行器適合所有任務。
不同物體與應用需要不同的互動方式：
雙指夾持器適用於多種取放任務。
三指夾持器可以處理圓形、不規則或較大的物體。
真空與磁性工具可簡化適用表面和材料的搬運。
力/扭矩感測器可為接觸密集型任務提供回饋。
工具快換裝置讓機器人能夠切換末端執行器。
在實際應用中，實體 AI 不僅需要軟體彈性，也需要硬體彈性。
當機器人需要處理變化、從經驗中學習或執行多種任務時，末端執行器就會成為系統架構的一部分。它決定機器人能夠抓取、抬起、保持、插入、推動、拉動、切換與釋放哪些物體，也會影響控制器或模型可以使用的回饋。
早在實體 AI 成為熱門話題之前，OnRobot 的產品組合就已經圍繞這項實際需求建構。我們具備回饋功能的電動彈性工具，旨在協助製造商更輕鬆地在不同應用中部署、調整及重複使用自動化。
如今，這項設計理念與實體 AI 研究人員及以 AI 為核心的機器人企業需求高度一致。
實體 AI 的下一階段將取決於更強大的模型、更優質的資料、更先進的模擬及能力更強的機器人平台，同時也需要由夾持器、感測器、工具快換裝置及末端技術組成的物理互動層，讓模型能夠在現實世界中可靠行動。
末端工具不再只是最後安裝到機器人上的零組件，而是先進學習系統不可或缺的一部分。
OnRobot 經過工業驗證的產品組合，為研究人員、機器人開發人員與製造商提供靈活基礎，協助他們從具潛力的模型走向現實世界中可靠的機器人操作。
